1. Introducción a Estadistica - Conceptos Generales, Variables e Escalas de Medicion

8/17/2019 1. Introducción a Estadistica - Conceptos Generales, Variables e Escalas de Medicion

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Sean bienvenidos al que podríaser uno de los cursos más útilesque van haber en sus carreras.

Probablemente el 60% de ustedes nonotó la falla ortográfica

El otro 40% probablemente esdogmático, tímido, no prestaba atención

o no le interesa este curso


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I CURSO DE ANÁLISIS DE DATOS

ESTADÍSTICOS PARA INVESTIGACIÓ

Miguel G. Moscoso Porras PT, MSc(c)1,2,3

1. ADIECS, Asociación para el desarrollo de la investigación en ciencias de lasalud - UNMSM

2. CRONICAS, Centro de excelencia en enfermedades crónicas – UPCH3. Profesor asociado, Escuela de Terapia Física - UPC

CLASE 1


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Descargo• El contenido presentado en esta clase está

basado en literatura que será citada al final dela presentación

• La imágenes mostradas no son de mipropiedad y su fuente será citada en lamedida de lo posible.

•

Las opiniones vertidas durante la clase noreflejan la opinión de mis empleadores ni delas instituciones que represento.


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Tópicos de la clase

• Introducción a la estadística, algo de historia• Definición, utilidades y divisiones• Conceptos básicos: Población y muestra• Variables, tipos y escalas de medición• Reflexiones finales


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Introducción a la estadística, algo dehistoria (1)

• Primer registro estadístico oficial: 26 de enero de 1662• Informe de decesos y nacimientos• Fue nombrado con el título de “Sir” por la utilidad que significó

la recolección de estos datos.

Sir. JohnGraunt:Medico deProfesión yestadístico


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Introducción a la estadística, algo dehistoria (2)

• Abraham Wald (Siglo XX) es contratado paradeterminar donde se deben blindar losaviones para ir la guerra.

• Para tal, le mostraron los lugares dondehabían sido disparados los aviones.


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¿Por qué estadística?

•

La información esta al alcance de nuestrasmanos. Pero es gigantesca y desordenada y nopodemos “leer” lo que nos dice.

scqf.org.uk

http://scqf.org.uk/home/database/http://scqf.org.uk/home/database/


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El problema con la estadística• ¿Dónde quedaron los

números?

•

El objetivo de esta clasees que aprendanestadística sin sabermucha matemática .


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Definición, utilidades y divisiones (1)

Definición• Disciplina encargada de la recolección, análisis

e interpretación de datos.

www.dreamstime.com

http://www.dreamstime.com/royalty-free-stock-photo-irony-image2193245http://www.dreamstime.com/royalty-free-stock-photo-irony-image2193245


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• Utilidades – Descripción


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• Utilidades – Descripción

• La descripción de las características de una poblaciónes en extremo importante.

• Permite conocer situaciones, plantear intervenciones ytomar decisiones.


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• Estimación

www.pachamamaradio.org

http://www.pachamamaradio.org/08-08-2013/consultora-arellano-57-de-la-poblacion-peruana-pertenece-a-la-clase-media.htmlhttp://www.pachamamaradio.org/08-08-2013/consultora-arellano-57-de-la-poblacion-peruana-pertenece-a-la-clase-media.html


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• Estimación y asociación – La estimación nos permite saber, con cierto grado

de incertidumbre, cómo se comportan los datosrecolectados de una muestra en una población

– Las asociaciones nos permiten saber si dos

características son independientes entre si. O si elcomportamiento de una afecta a la otra.

Pueden ver esto como laidentificación de causas odeterminantes


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• Predicción

economia.elpais.com

http://economia.elpais.com/economia/2015/03/10/actualidad/1425988226_668004.htmlhttp://economia.elpais.com/economia/2015/03/10/actualidad/1425988226_668004.html


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• Predicción – La predicción nos permite tener información

futura o de otras poblaciones basándonos en losdatos que tenemos.

– Sin embargo, hay que tratar de tener el mínimorango de error y esto suele ser complicado.


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• DivisionesEstadística frecuentista – Estadística descriptiva – Estadística inferencial

Estadística Bayesiana – Teoria de probabilidades – Inferencia bayesiana

Sólo tocaremos éstadurante el curso


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Conceptos básicos (1)• Antes hablamos de población y muestra, es

necesario tener en cuenta las diferencias(Tocaremos esto a fondo en futuras clases)

Población: Conjunto de elementos quecomparten una característica encomún.Muestra: Subconjunto de elementosde la población.


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₋ Si tomamos medidas de una población, estas medidasse llaman parámetros.

₋ Si tomamos medidas de una muestra, estas medidas sellaman estadísticos o estimadores.

₋ Normalmente los parámetros se simbolizancon letras griegas, mientras que losestadísticos se simbolizan con letras latinas.

Conceptos básicos (2)

Parámetros Estadísticos/Estimadores

μ: Media poblacional X: Media muestral

σ2: Varianza poblacional S2: Varianza muestral

π : Proporción poblacional P: Proporción muestral


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• Si tenemos acceso amuestras

•

Por esta razón losestadísticos o estimadoresnos permiten “estimar” alos parámetros.

• Las medidas de una población suelen ser inmensurables .Esto se debe a que las poblaciones suelen ser infinitas odinámicas (siempre varían en el tiempo) o simplemente afalta de recursos.


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La unidad deanálisis es aquel

elemento que unoescoge para ser

medido

Es importante señalar quesolo debemos medir lo quese encuentra a nuestroalcance


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Conceptos básicos (4)• Ejemplo:

– Objetivo: Conocer la prevalencia de desnutricióncrónica en el Perú

–

Población: Niños peruanos – Parámetro: proporción ( π ) de niños con desnutricióncrónica

• No puedo ubicar a todos los niños peruanos(Siguen naciendo, no tengo recursos) ¿Qué puedohacer?


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Conceptos básicos (5)• Ejemplos (Solución)

– Objetivo: Estimar la prevalencia de desnutrición crónica enel Perú

– Muestra: 500 Niños peruanos de diversos lugares del Perú – Unidad de análisis: 1 niño peruano – Estadístico: proporción (p) de niños con desnutrición

crónica

• Con los datos de 500 niños puedo estimar laprevalencia (Aunque hay que pagar el precio de laincertidumbre)


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Variables (1)• Las mediciones que se hacen en estadística

siguen un sistema. Lo que se mide enestadística son las variables.

• Las variables son definidas como todoelemento que puede tomar más de un valor(varía ) y que es susceptible de ser medido


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Variables (2)• Existen 2 tipo de variables

– Las variables categóricas• Son atributos que son medidos a través de

denominaciones o categorías. Pueden ser dicotómicaso politómicas.

– Las variables numéricas• Son atributos que pueden ser medidos a través de

números.


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Variables (3)

Variables categóricas• También son conocidas como cualitativas (¡NO

CONFUNDIR CON LA INVESTIGACIONCUALITATIVA!)

• Las variables dicotómicas solo pueden tomar dosvalores, las politómicas más de dos.

– Ejem: Sexo, Presencia de una enfermedad, Preguntasde SI/NO.

– Politómica: Estado civil, nivel educativo, Severidad deuna enfermedad.


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Variables (4)

Variables numéricas• También son conocidas como cuantitativas.• Las variables numéricas pueden tomar infinitos

valores pero existen algunas diferencias. – Las numéricas discretas sólo asumen valores enteros

(Número de hijos, cantidad de alimentos consumidosen la semana, etc.

– Las numéricas continuas si asumen valoresintermedios ( Rango articular, Niveles dehemoglobina, niveles de colesterol, etc.)


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Ejemplo

28,7 años 43,6 años 68,2 añosVariables discretas

Variables continuas


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Consideraciones (1)• La edad es considerada continua, lo que

sucede es que por convención creemos que esdiscreta.

• Las variables numéricas se pueden“categorizar” solo si es necesario

– Ejem: Edad puede ser medida como: Infancia,Niñez, adolescencia, adultez y vejez


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Consideraciones (2)• Si categorizamos una variable entonces debemos

respetar dos características. Las categoríascreadas deben ser:

– Exhaustivas: La categoría no debe ser ambigua – Excluyentes: No se puede pertenecer a dos categorías

a la vez.• Ejem:

– Indice de masa corporal (IMC)• < 25 = Bajo peso• 25-30 = Peso normal• 30 a mas = Obesidad


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Variables mal medidas• Raza:

– Chino, Negro, Blanco, Mestizo, Afroamericano.

• Edad: – 0-5, 5-10, 10-15, 15-20, 20 a más

• ¿Cuantos años lleva trabajando? – 0-3 meses, 3-12 meses, 1 año, más de un año.


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Escalas de medición (1)• Existen 4 escalas de medición para una

variable:

Variable

Variable categóricas

Variables numéricas

Escala de medición

NominalOrdinal

De IntervaloDe razón


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Escalas de medición (2)• Nominal : En esta escala las categorías no

tienen ningún orden establecido. Pero sonexcluyentes entre si.

– Ejem: Sexo, Estado civil

• Ordinal : Esta escala es para variables quetienen categorías con un orden natural(jerarquía)

– Ejem: Nivel educativo, Nivel de calidad de vida


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Escalas de medición (3)• Intervalo : Sólo aplica para variables

numéricas donde el cero (0) es relativo, esdecir, no indica la ausencia de la variable.

–

Ejm: Temperatura, notas de un examen (si lo quemide son conocimientos)

• Razón : Esta es una escala que aplica para lamayoría de variables numéricas. El cero aquí sies absoluto

– Ejm: Edad, número de hijos, etc.


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Volviendo al gráfico• Existen 4 escalas de medición para una

variable:

Variable

Variable categóricas

Variables numéricas

Escala de medición

NominalOrdinal

De IntervaloDe razón


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Reflexiones finales (1)• Está demostrado que a largo plazo, el matrimonioreduce el consumo de alcohol en los hombres y loaumenta en mujeres.•

Las personas que se acuestan tarde, tienden a tenermás pesadillas.• Reír tan solo por 15 segundos al día puede alargar tuvida.• El consumo de dos cervezas diarias reduce el riesgode padecer Alzheimer.


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Reflexiones finales• La estadística es una

herramienta que nospermite entender mejor el

mundo que nos rodea ytomar mejores decisiones.

• Cómo tal, debemos sabercomo usarla o podríamosser cegados por losresultados obtenidos.


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GRACIAS(Ya puede despertar al compañero de

al lado)

www.zipmeme.com

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Referencias bibliográficas• Triola M. Estadística. Pearson 2006• Daniel WW. Bioestadística, base para las

ciencias de la salud. Limusa 2003• Dawson B. Bioestadística médica. Moderna.

2002• Kirkwood BR. Essential Medical Statistics.

Oxford. 2003• Glantz SA. Primer of biostatistics. McGraw-Hill.

2005

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